Instalas cámaras con IA para que nadie se quede atrapado entre una carretilla y una estantería. Tres semanas después, el comité de empresa pide una reunión: corre el rumor de que el sistema cuenta cuántas veces va cada uno al baño. Nadie ha configurado nada parecido, pero el daño a la confianza ya está hecho.
Esa escena resume el reto. La misma tecnología que puede evitar un atropello puede vivirse como una herramienta de control si se diseña, se configura o se comunica mal. Y el legislador ha empezado a ponerle nombre.
¿Qué es el acoso algorítmico?
No hay todavía una definición legal cerrada en España, pero la idea es clara: hablamos de acoso algorítmico cuando un sistema automatizado (un algoritmo, una plataforma de gestión o una IA) se usa para presionar, vigilar de forma desproporcionada o perjudicar a una persona trabajadora, hasta el punto de poder dañar su salud física o mental.
Algunos ejemplos de lo que puede encajar en ese concepto:
Medir de forma continua cada pausa, cada movimiento o cada minuto «improductivo».
Fijar ritmos de trabajo que el algoritmo sube automáticamente sin tener en cuenta la fatiga.
Generar rankings de rendimiento individual que acaban en sanciones o en despidos sin revisión humana.
Usar las imágenes de un sistema de seguridad para fines disciplinarios no comunicados.
El riesgo no está en la tecnología en sí, sino en para qué se usa y con qué límites. Es el mismo sistema el que puede proteger o presionar.
¿En qué punto está la reforma de la LPRL en noviembre de 2026?
Conviene ser muy claro, porque en internet circula mucha información confusa: la reforma de la LPRL no está aprobada y hoy no es ley. Esta es su cronología:
Fecha | Hito |
|---|---|
9-23 de enero de 2026 | Consulta pública previa del Ministerio de Trabajo |
10 de febrero de 2026 | Acuerdo con CCOO y UGT (sin la firma de CEOE ni CEPYME) |
17 de marzo - 8 de abril de 2026 | Audiencia e información pública del texto |
28 de abril de 2026 | El Consejo de Ministros aprueba el anteproyecto en primera vuelta |
27 de julio de 2026 | Dictamen del Consejo Económico y Social (CES) |
6 de octubre de 2026 | El Real Decreto 806/2026 disuelve las Cortes y convoca elecciones para el 29 de noviembre |
El texto no llegó a aprobarse como proyecto de ley ni a entrar en el Congreso. Un Gobierno en funciones no puede presentar proyectos de ley (artículo 21.5 de la Ley 50/1997, del Gobierno), así que el anteproyecto queda en suspenso. Será el Gobierno que salga de las elecciones quien decida si lo retoma, lo modifica o lo abandona.
Qué dice el anteproyecto sobre algoritmos e IA
Aun sin ser ley, marca la dirección. Según la nota oficial del Ministerio de Trabajo del 28 de abril de 2026, el texto:
Define la violencia y el acoso como cualquier conducta que cause o pueda causar un daño a la salud física o mental, incluidos los ejercidos «por el uso de algoritmos o sistemas de inteligencia artificial», además del ciberacoso y el acoso sexual y por razón de género.
Obliga a incluir todos los riesgos, también los psicosociales, en la evaluación y la planificación preventiva.
Cita la digitalización y la desconexión digital como nuevas demandas que la prevención debe atender.
Incorpora la perspectiva de género y de edad.
Si quieres ver el resto de cambios del texto (riesgos climáticos, visitas presenciales en la evaluación, retorno al trabajo), los repasamos en los cambios de la nueva ley de prevención de riesgos laborales.
Lo que ya te obliga hoy (sin esperar a la reforma)
Que la reforma esté parada no significa que haya vacío legal. Si usas IA o cámaras en el trabajo, estas normas ya están en vigor:
Norma | Qué exige | Desde cuándo |
|---|---|---|
LPRL (art. 14, 15 y 16) | Evaluar y prevenir todos los riesgos, también los psicosociales que genere la organización del trabajo, incluida la tecnología | 1996 |
Estatuto de los Trabajadores, art. 64.4.d | Informar al comité de empresa de los parámetros, reglas e instrucciones de los algoritmos o sistemas de IA que afecten a decisiones sobre condiciones de trabajo, acceso o mantenimiento del empleo | Agosto de 2021 (Ley 12/2021) |
LOPDGDD, art. 87 a 89 | Derecho a la intimidad ante dispositivos digitales, desconexión digital y reglas para la videovigilancia en el trabajo (información previa, nada de cámaras en zonas de descanso) | Diciembre de 2018 |
RGPD, art. 35 | Evaluación de impacto en protección de datos (EIPD) cuando hay vigilancia sistemática o tecnologías nuevas de alto riesgo | Mayo de 2018 |
AI Act, art. 5 | Prohíbe reconocer emociones en el trabajo (salvo por razones médicas o de seguridad) y categorizar a personas por datos biométricos para deducir rasgos sensibles | 2 de febrero de 2025 |
AI Act, anexo III y art. 26 | Los sistemas de IA para decisiones laborales, asignación de tareas o supervisión y evaluación del rendimiento son de alto riesgo: supervisión humana, registros e información previa a la plantilla y sus representantes | 2 de diciembre de 2027 (aplazado por el Reglamento ómnibus 2026/1744) |
Dos matices importantes sobre el AI Act (Reglamento UE 2024/1689), porque se suelen contar mal:
No toda IA laboral es de alto riesgo. Lo es la que se usa para decidir sobre personas: contratar, asignar tareas, promocionar, despedir, o supervisar y evaluar su rendimiento y comportamiento. Un sistema que detecta si hay alguien en la zona de paso de una carretilla para avisar no evalúa a nadie, aunque la frontera depende de cómo se configure y para qué se usen los datos.
La prohibición no es «la biometría en el trabajo» en general. Lo prohibido es inferir emociones y categorizar por rasgos sensibles. El propio reglamento aclara que detectar estados físicos como la fatiga o el dolor no es reconocer emociones, aunque sigue estando sujeto a las reglas de protección de datos.
El Ministerio de Trabajo publicó en 2022 una guía sobre la obligación de informar del uso de algoritmos que sigue siendo una referencia útil para preparar esa información al comité.
¿Cómo se diferencia la IA de seguridad de la vigilancia laboral?
Criterio | IA de seguridad (prevención) | Vigilancia que puede derivar en acoso algorítmico |
|---|---|---|
Pregunta que responde | ¿Hay un riesgo ahora en esta zona? | ¿Qué está haciendo esta persona? |
Unidad de análisis | Situación: falta de EPI, zona prohibida, proximidad peatón-máquina | Individuo: ritmo, pausas, tiempo improductivo |
Uso del dato | Alerta inmediata y estadística por zona o turno | Rankings, perfiles, sanciones |
Identificación | No necesita saber quién es | Se basa en identificar y seguir a la persona |
Transparencia | Reglas conocidas por la plantilla y el comité | Criterios opacos o no comunicados |
Resultado esperado | Menos accidentes | Más presión y más riesgo psicosocial |
Si tu proyecto encaja en la columna de la izquierda, vas bien. Si alguna fila empieza a parecerse a la de la derecha, toca revisar.
Cómo implantar IA de seguridad sin generar riesgo psicosocial
1. Define y limita la finalidad por escrito
Antes de instalar nada, deja por escrito para qué es el sistema (por ejemplo, detectar falta de casco y chaleco y presencia en zonas de paso de carretillas) y, sobre todo, para qué no se va a usar: ni medir productividad, ni controlar pausas, ni como prueba disciplinaria salvo en los supuestos que hayas comunicado.
2. Haz la EIPD y actualiza la evaluación psicosocial
La evaluación de impacto (RGPD, art. 35) te obliga a pensar en los riesgos para las personas antes de que aparezcan. Y la evaluación de riesgos psicosociales debe recoger el nuevo sistema como un cambio en la organización del trabajo. Lo explicamos en nuestra guía de riesgos psicosociales en la industria.
3. Informa al comité de empresa antes de activar
Explica qué detecta el sistema, con qué reglas, quién recibe las alertas, cuánto se conservan los datos y quién tiene acceso. Es lo que exige el artículo 64.4.d del Estatuto y el artículo 89 de la LOPDGDD, y es también lo que evita el rumor del baño.
4. Minimiza los datos
Prefiere un sistema que guarde eventos y no horas de vídeo, que procese en local (edge) y que no necesite identificar a nadie para cumplir su función. Cuanto menos dato personal, menos riesgo.
5. Mantén siempre la supervisión humana
La IA avisa; las personas deciden. Ninguna consecuencia para un trabajador debería basarse solo en una alerta automática.
6. Revisa y mide
Pregunta a la plantilla cada cierto tiempo cómo vive el sistema. Si aparece desconfianza, ajusta reglas, zonas o comunicación. Tienes ideas prácticas en cómo vencer la resistencia de los trabajadores a la IA en la fábrica.
La IA en seguridad funciona cuando la plantilla la ve como un compañero que cuida, no como un capataz que vigila.
Cómo te ayuda Safe
Safe está pensado para la columna buena de la tabla: detecta situaciones de riesgo (falta de EPI, accesos a zonas restringidas, proximidad entre personas y carretillas) y avisa en el momento, sin que su función sea medir el rendimiento de nadie. El procesamiento se hace en el edge, dentro de tu planta, y las reglas se definen con un editor sin código, así que puedes enseñar al comité exactamente qué detecta y qué no. Para ver cómo funciona, entra en la demo interactiva de Safe y comprueba qué detecta y qué no; si quieres ver antes qué zonas cubrirían tus cámaras, prueba el simulador 3D de Safe.
Preguntas frecuentes
¿Está aprobada la nueva ley de prevención de riesgos laborales de 2026?
No. El Consejo de Ministros aprobó el anteproyecto en primera vuelta el 28 de abril de 2026, pero no llegó a ser proyecto de ley. Con las Cortes disueltas desde el 6 de octubre de 2026, el texto queda en suspenso hasta que lo decida el nuevo Gobierno.
¿Es legal instalar cámaras con IA para la seguridad en una fábrica?
Sí, siempre que la finalidad sea legítima y proporcionada, informes antes a los trabajadores y a sus representantes, no pongas cámaras en zonas de descanso, vestuarios ni aseos (art. 89 LOPDGDD) y hagas la evaluación de impacto si corresponde. Si el sistema usa algoritmos que afectan a condiciones de trabajo, el comité tiene derecho a conocer sus reglas.
¿Qué prohíbe el AI Act en el entorno laboral?
Desde febrero de 2025, prohíbe los sistemas que infieren emociones de las personas en el trabajo, salvo por razones médicas o de seguridad, y la categorización biométrica para deducir rasgos sensibles como ideología u orientación sexual. Los sistemas que deciden o evalúan a trabajadores son de alto riesgo, con obligaciones que se aplicarán desde el 2 de diciembre de 2027.
¿Tengo que informar al comité de empresa si uso IA en planta?
Si el sistema toma o apoya decisiones que afectan a las condiciones de trabajo, sí (art. 64.4.d del Estatuto). Si usa cámaras para el control laboral, también (art. 89 LOPDGDD). Aunque no fuera obligatorio, hacerlo es la mejor forma de evitar desconfianza.
¿Puede una IA de seguridad considerarse acoso algorítmico?
Puede si se usa para fines distintos de la prevención: medir pausas, ritmos o productividad individual sin transparencia ni límites. Una IA que detecta situaciones de riesgo, avisa en el momento y no evalúa a personas está en el lado contrario.
¿Quieres que tu IA de seguridad sume confianza en vez de restarla?
👉 Accede a la demo interactiva de Safe y mira, sin compromiso, qué detecta (y qué no) antes de presentarlo a tu comité.
¿Prefieres que te ayudemos a configurarla y a explicarla? Agenda una reunión con un experto.
Este artículo tiene carácter informativo y no constituye asesoramiento legal. La situación de la reforma de la LPRL corresponde al 4 de noviembre de 2026 y puede cambiar tras las elecciones.